import numpy
import matplotlib.pyplot as plt


# 正态分布
# 在概率论中，在数学家卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）
# 提出了这种数据分布的公式之后，这种数据分布被称为正态数据分布或高斯数据分布
# 第一个参数是分布的平均值， 第二个参数是标准差， 第三个参数是取样个数。

x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()
# 直方图解释
# 我们使用 numpy.random.normal() 方法创建的数组（具有 100000 个值）绘制具有 100 栏的直方图。
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# 我们指定平均值为 5.0，标准差为 1.0。
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# 这意味着这些值应集中在 5.0 左右，并且很少与平均值偏离 1.0。
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# 从直方图中可以看到，大多数值都在 4.0 到 6.0 之间，最高值大约是 5.0。
